车牌识别系统的设计
本程序的正确率不是很高,主要还是因为程序本身比较简单,考虑的问题不周全,对于照片的要求较高。原始图像要拍得比较正,如果有较大的角度就会给识别带来偏差。车牌的定位不是特别准确,我用的是统计蓝色像素点的方法来定位的,所以背颜色的要求较高,而车牌的定位在本识别中占有很关键的作用。还有就是字符分割,我是根据横向阈值的变化情况来决定是否需要分割的,所以清晰的程度很重要。
车牌识别系统的设计
一、 大作业目的和意义
可以巩固数字图像处理理论课上所学的知识，理论联系实践，用所学的知识去解决实际问题。锻炼我们的动手能力，激发的研究潜能，能够提高我们分析问题和解决问题的能力。
二、 设计流程
汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、车牌分割和字符识别三个关键环节。其识别流程如下：
原始图像 ：数码相机拍摄到的图像
图像预处理：对图像进行滤波、边界增强等处理以克服噪声干扰
边缘提取 ：通过Robert算子，二值化处理，得到图像的边缘
车牌定位 ：通过计算X和Y向的蓝色像素点来定位
字符分割 ：寻找连续有文字的模块，若长度大于某阈值，就认为该块有两个字符组成，则需要分割。 字符识别 ：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的汽车牌照，包括汉字、英文字母和数字。
三、 设计步骤
1. 预处理
2. 边缘提取
边缘提取对车牌的定位是很有用的一步，所谓的边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测。图像中的车辆牌照具有比较显著特征，比如，近似水平的矩形区域；背景是蓝色的；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图像中的位置较为固定。正是由于牌照图像的这些特点，再经过适当的图像变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘，进而初步定位车牌。此处边缘的提取采用的是Roberts算子。
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